前言

高速铁路是我国一张亮丽的名片，已成为国人出行必不可少的交通工具。我国高铁运行速度高、路网规模大，运营安全备受重视。中国铁路总公司先后颁布实施的《高速铁路供电安全检测监测（6C系统）系统总体技术规范》和《高速铁路接触网运行检修暂行规程》，明确把图像和视频检查作为接触网状态监测的重要手段。只有对现场采集的图像与视频进行处理后，才能及时发现故障隐患，直接指导接触网的养护维修，由此可见，数字图像处理对确保高速铁路安全具有重要意义！

数字图像处理是人工智能的基石。简单来说，人工智能就是要实现计算机对人的视觉、听觉、嗅觉、味觉、触觉的模拟感知、思维决策和行为控制，视觉信息的智能化是最重要的方面，而数字图像处理是视觉信息分析处理和智能理解的基本技术。

数字图像处理理论性强，涉及大量的数学知识，内容抽象，不易理解。初览本书，发现不是想象中的公式罗列和理论推导，而是大量图片对知识点的可视化呈现。遂不禁深入细读，发现每个知识点均设计有演示示例，且提供代码重现，顿觉耳目一新！把复杂深邃的理论以浅显易懂的方式传递，正是人工智能时代知识普及传道的必要和有效方式。

作者2003年留校任教，长期从事图像处理和计算机视觉的科研和教学工作，把图像处理应用于高速铁路6C系统以解决接触网零部件图像识别问题，取得了良好成果。作者结合科研实践与教学经验，凝练成本书，以达到理论性与实践性有机融合、抽象性与可视性完美衔接，是一本难得的优秀书籍。

高仕斌高仕斌，西南交通大学教授、博士生导师，“国家百千万人才工程”入选者，何梁何利科技奖、詹天佑成就奖和全国创新争先奖牌获得者，享受国务院特殊津贴，天府杰出科学家、四川省学术与技术带头人，川藏铁路工程建设咨询委员会委员和“十二五”国家科技重点专项（高速列车专项）专家组专家。获得国家科学技术进步二等奖4次，国家级教学成果奖二等奖3次。2019年11月

人类改造世界需要经历感知世界、认识世界、分析世界和理解世界的过程，其中，感知世界是基础。人类的五感指形、声、闻、味、触，也就是人类的五种感觉，即视觉、听觉、嗅觉、味觉、触觉，靠人类的眼睛、耳朵、嘴巴、鼻子、舌头、手脚、皮肤等感觉器官来获取。据统计，在人类感知世界的所有信息中，视觉信息占60％，俗话说“百闻不如一见”。由此可见，视觉信息在人类生命存在中的重要意义毋庸置疑。

近年来，随着人工智能技术的兴起，人工智能比历史上任何一个时期都更加接近于人类智能。其中，视觉信息的采集、处理、分析和理解技术的进步功不可没。对计算机来说，视觉信息本质上就是图像信息，更具体来说就是数字化后的图像信息，即数字图像信息。因此，研究数字图像信息处理的理论、方法和技术对成功实现人工智能的终极目标具有重大意义。

让我们走入数字图像处理的世界，去探索人工智能的奥秘！

一、 编写原因

本人本科、硕士和博士的研究方向均为计算机科学与技术，博士阶段聚焦于数字图像处理方向的研究。2007年，接到“数字图像处理”课程的教学任务，本以为得心应手、轻车熟路，能够轻松驾驭，孰料事与愿违。由于课程理论性较强，原理较抽象，并且涉及大量的数学推演，某些自认为比较简单的原理，学生却不易理解，接受困难。经过与学生多次、反复地沟通与交流，发现实属正常，一方面，学生作为需要引进门的初学者，没有基础知识的铺垫； 另一方面，数字图像处理又属于实践性较强的技术。遂想到是否可以将每一个知识点都与图例、示例、代码等对应起来，做到知识点的实例化和可视化，并且是逐一地、完全地、一个不漏地实例化和可视化，于是走上了痛苦并快乐着的图例分析、示例设计和代码编写，以及书籍编著的不归路。

二、 本书特色

本书的特色在于知识点的“实例化”和“可视化”。一方面，重构结构体系，更新知识内容，做到每一个知识点对应一个实例（包括图例和/或示例），实现知识点的实例化，用实例阐释理论，加深读者对知识点的理解； 另一方面，所有实例用代码实现，把“看不见摸不着的原理”变成“可视可触可控的实体”，实现知识点的可视化，促进读者对知识点的应用。期待本书的品读是一个寓学于趣、寓趣于乐的过程。

三、 读者对象

本书以原理阐释为基础，以图例示例为引导，以代码实现为手段，以实践应用为目标，逻辑严谨、深入浅出、内容翔实、示例丰富，适合作为理工科高等院校数字图像处理领域的教学用书，也可作为数字图像处理、计算机视觉、人工智能等领域广大科研人员、工程技术人员的参考用书。

四、 本书结构

本书包含11个一级标题、28个二级标题和96个三级标题。11个一级标题为内容简介、前言、目录、七章正文和参考文献。七章正文分别是绪论、图像与视觉系统、像素空间关系、空域变换增强、空域滤波增强、图像变换和频域图像增强。每一章均由正文和习题两部分构成，正文包含文字、图例、示例和代码，习题解答可通过书中二维码获取。

本书包含181个知识点。其中，第1章有14个知识点，第2章有22个知识点，第3章有54个知识点，第4章有33个知识点，第5章有27个知识点，第6章有16个知识点，第7章有15个知识点。

五、 本书素材

本书素材丰富，包含图表、公式、例题、代码、习题和课件，力求让知识点的阐释更加形象生动和浅显易懂，所有素材均可通过书中二维码获取。

1. 229个图表

本书包含229个图表，其中，图有219个、表有10个，涉及111个知识点。第1章有14个图、1个表，涉及4个知识点； 第2章有21个图、3个表，涉及16个知识点； 第3章有37个图，涉及23个知识点； 第4章有52个图、6个表，涉及23个知识点； 第5章有44个图，涉及21个知识点； 第6章有22个图，涉及12个知识点； 第7章有29个图，涉及12个知识点。所有图表原始文件可通过书中二维码获取。

2. 318个公式

本书包含318个公式，涉及107个知识点。其中，第1章有1个公式，涉及1个知识点； 第2章有13个公式，涉及7个知识点； 第3章有87个公式，涉及33个知识点； 第4章有38个公式，涉及19个知识点； 第5章有65个公式，涉及20个知识点； 第6章有88个公式，涉及13个知识点； 第7章有26个公式，涉及14个知识点。

3. 102个例题

本书包含102个例题，涉及70个知识点。其中，第1章有1个例题，涉及1个知识点； 第2章有5个例题，涉及5个知识点； 第3章有6个例题，涉及4个知识点； 第4章有33个例题，涉及18个知识点； 第5章有27个例题，涉及19个知识点； 第6章有12个例题，涉及11个知识点； 第7章有18个例题，涉及12个知识点。

4. 165段代码

本书包含165段代码，约5191行语句，涉及75个知识点。其中，第1章有1段代码，涉及1个知识点； 第2章有6段代码，涉及5个知识点； 第3章有9段代码，涉及8个知识点； 第4章有80段代码，涉及21个知识点； 第5章有24段代码，涉及16个知识点； 第6章有21段代码，涉及12个知识点； 第7章有24段代码，涉及12个知识点。所有代码原始文件可通过书中二维码获取。

5. 64个习题

本书包含64个习题。其中，第1章有6个习题，第2章有10个习题，第3章有17个习题，第4章有9个习题，第5章有9个习题，第6章有10个习题，第7章有3个习题。习题解答可通过书中二维码获取。

6. 1套课件

本书包含1套课件，可作为教师教学或读者自学参考所用。课件可通过书中二维码获取。

六、 致谢

经过12年教学工作的积累，终于完成素材整编和知识梳理，即将编著成册。一路走来，既有繁杂素材精练整编的抓狂，也有散乱知识体系梳理的烧脑，当然，还有经验心血编著成册的喜悦。感谢李剑波老师、王敏老师、刘怡老师在书稿编著中的辛勤付出，使得本书能够顺利出版！感谢李啸天、李继秀、秦泽宇、杨旭、郑思宇、付国栋等研究生在书稿校对中的一丝不苟，使得本书能够精益求精！感谢赵舵老师、马磊老师、黄德青老师在工作中的理解与支持，使我能够专注于书稿的编著！感谢父母、家人在生活中的细心照顾和家庭温暖，使我能够潜心于教学和科研！感谢两个女儿带给我的欢声笑语和童真乐趣，使我得以享受人生的天伦之乐！你们是我最宝贵的财富和最坚强的后盾，也是激励我不断前行的动力！

黄进2019年10月

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目录

第1章绪论

1.1图像处理的起源

1.2图像的基本概念

1.2.1图像的概念

1.2.2数字图像的概念

1.2.3图像的表达

1.3图像处理技术分类

1.4数字图像处理

1.4.1数字图像处理的特点

1.4.2数字图像处理的方法

1.4.3数字图像处理系统

1.4.4数字图像处理的应用领域

1.4.5数字图像处理的发展方向

习题

第2章图像与视觉系统

2.1视觉过程

2.1.1光学过程

2.1.2化学过程

2.1.3神经处理过程

2.2光度学基本原理

2.2.1点光源

2.2.2扩展光源

2.2.3亮度

2.2.4主观亮度

2.2.5照度

2.3采样和量化

2.3.1图像的存储

2.3.2图像的质量

2.4图像类型

2.4.1二值图像

2.4.2灰度图像

2.4.3真彩色图像

2.4.4伪彩色图像

习题

第3章像素空间关系

3.1像素间的基本关系

3.1.1像素的邻域

3.1.2像素的邻接

3.1.3像素的连接

3.1.4像素的通路

3.1.5像素的连通

3.1.6像素集合的邻接

3.1.7像素集合的连接

3.1.8像素集合的连通

3.2像素间的距离

3.2.1欧氏距离

3.2.2城区距离

3.2.3棋盘距离

3.2.4混合距离

3.3几何变换

3.3.1平移变换

3.3.2放缩变换

3.3.3旋转变换

3.3.4镜像变换

3.3.5剪切变换

3.3.6透视变换

3.3.7反变换

3.3.8复合变换

3.4几何失真校正

3.4.1直接校正法

3.4.2间接校正法

3.4.3空间变换

3.4.4灰度插值

习题

第4章空域变换增强

4.1算术运算

4.1.1加法运算

4.1.2减法运算

4.1.3乘法运算

4.1.4除法运算

4.2逻辑运算

4.2.1与运算

4.2.2或运算

4.2.3补运算

4.2.4异或运算

4.2.5应用

4.3直方图处理

4.3.1直方图均衡化

4.3.2直方图规定化

4.4灰度变换

4.4.1比例线性变换

4.4.2分段线性变换

4.4.3非线性变换

习题

第5章空域滤波增强

5.1卷积原理

5.1.1一维连续卷积

5.1.2一维离散卷积

5.1.3二维连续卷积

5.1.4二维离散卷积

5.2线性平滑滤波

5.2.1邻域平均法

5.2.2选择平均法

5.2.3加权平均法

5.2.4Wiener滤波

5.3非线性平滑滤波

5.3.1中值滤波

5.3.2序统计滤波

5.4线性锐化滤波

5.5非线性锐化滤波

5.5.1梯度法

5.5.2Prewitt算子

5.5.3Sobel算子

5.5.4Log算子

5.5.5高通滤波

5.5.6掩模法

习题

第6章图像变换

6.1一维离散变换

6.2二维离散变换

6.3傅里叶变换

6.3.1一维连续傅里叶变换

6.3.2一维离散傅里叶变换

6.3.3二维连续傅里叶变换

6.3.4二维离散傅里叶变换

6.3.5频域特征与空域特征的关系

6.3.6傅里叶变换的应用

6.4离散余弦变换

6.4.1一维离散余弦变换

6.4.2二维离散余弦变换

6.4.3离散余弦变换的应用

习题

第7章频域图像增强

7.1低通滤波

7.1.1理想低通滤波器

7.1.2巴特沃斯低通滤波器

7.1.3指数低通滤波器

7.1.4梯形低通滤波器

7.1.5高斯低通滤波器

7.2高通滤波

7.2.1理想高通滤波器

7.2.2巴特沃斯高通滤波器

7.2.3指数高通滤波器

7.2.4梯形高通滤波器

7.2.5高斯高通滤波器

7.2.6高频增强滤波器

7.3频域增强与空域增强的关系

习题

参考文献